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hbase写入到hdfs，hbase写入速度慢是因为啥

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HDFS和本地文件系统文件互导同上，其中数据文件位置可为本地文件目录 ， 也可以分布式文件系统hdfs的路径 。
Loader是实现FusionInsightHD与关系型数据库、文件系统之间交换数据和文件的数据加载工具 。通过Loader，我们可以从关系型数据库或文件系统中把数据导入HBase或者Hive、HDFS中 。
从本地文件系统中导入数据到Hive表；从HDFS上导入数据到Hive表；在创建表的时候通过从别的表中查询出相应的记录并插入到所创建的表中 。
具体来说，hdfs框架包括一个名称节点（NameNode）和多个数据节点（DataNode） 。名称节点负责管理文件系统的元数据，例如文件名、文件大小、数据块的位置信息等 。
从fs -ls从列出来的文件看，这个文件夹/user/root/input是通过root用户创建的 。
Hbase读写原理1、Hbase是Hadoop的一个存储组件可以提供低延迟的读写操作，它一般构建在HDFS之上，可以处理海量的数据 。Hbase有个很好的特性是可以自动分片，也就是意味着当表的数据量变得很大的时候，系统可以自动的分配这些数据 。
2、为了减少flush过程对读写的影响，HBase采用了类似于两阶段提交的方式，将整个flush过程分为三个阶段：要避免“写阻塞”，貌似让Flush操作尽量的早于达到触发“写操作”的阈值为宜 。
3、Hbase数据是按列存储-每一列单独存放 。列存储的优点是数据即是索引 。访问查询涉及的列-大量降低系统I/O。并且每一列由一个线索来处理 ， 可以实现查询的并发处理 。基于Hbase数据类型一致性，可以实现数据库的高效压缩 。
4、使用HBase提供的TableOutputFormat，原理是通过一个Mapreduce作业将数据导入HBase 还有一种方式就是使用HBase原生Client API（put）前两种方式因为须要频繁的与数据所存储的RegionServer通信 。
5、和读相比，HBase写数据流程倒是显得很简单：数据先顺序写入HLog ， 再写入对应的缓存Memstore，当Memstore中数据大小达到一定阈值(128M)之后，系统会异步将Memstore中数据flush到HDFS形成小文件 。
6、先内存中对HFile的root index进行二分查找 。
HbBase可以随机写入为什么还要依赖于HDFS?总的来说，虽然HDFS提供了大规模数据存储的基础设施 ， 但是HBase作为Hadoop生态系统中一种特殊的NoSQL数据库，它能够提供更高效的数据存储、查询和分析能力 。因此在处理大规模数据时，HBase和HDFS的配合使用能够更好地满足需求 。
数据库一般都会有一层缓存，任何对数据的更改实际上是先更改内存中的数据 。然后有异步的守护进程负责将脏页按照一定策略刷新到磁盘空间中去 。这就可以大大降低软件对于磁盘随机操作的频度 。
首先它的数据由hdfs天然地做了数据冗余，云梯三年的稳定运行，数据100%可靠 己经证明了hdfs集群的安全性，以及服务于海量数据的能力 。
hdfs只是一个存储空间 ， 他的完整名字是分布式文件系统 。从名字可知他的作用了 。hbase是一个内存数据库 ， 简单点说hbase把表啊什么的存在hdfs上 。所以即使HbBase可以随机 ， 它还是要依赖于HDFS 。
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